深度學習推理性能優化
深度學習推理性能優化 推理性能優化: 一個越來越重要的話題 一些初期的探索和經驗 推理優化四部曲 算子優化 ...
原文：移動端 CPU 的深度學習模型推理性能優化——NCHW44 和 Record 原理方法詳解
用戶實踐系列，將收錄 MegEngine 用戶在框架實踐過程中的心得體會文章，希望能夠幫助有同樣使用場景的小伙伴，更好地了解和使用 MegEngine 作者：王雷 曠視科技 研發工程師 背景 隨着人工智能技術的發展及應用領域的不斷擴大，算力較弱的移動設備成為模型推理的重要運算載體，優化其推理性能因此成為重要的工程問題。一般認為，讓模型運行於 GPU 上會比運行於 CPU 上具有較大的優勢，取得可 ...
2021-08-17 15:24 0 171 推薦指數：
相關推薦
移動端深度學習推理框架總結
移動端深度學習推理框架 框架 公司 支持硬件 特性 相關資源 TensorFlow Lite Google 2017 CPU GPU: android基於OpenGL, IOS ...
深度學習模型在移動端部署方法
1. Keras 轉 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
深度學習模型優化方法總結
深度學習模型優化方法有： （1）模型壓縮：模型權重量化、模型權重稀疏、模型通道剪枝 （2）優化推理引擎：TVM、tensorRT、OpenVINO 模型壓縮 （1）quantization：模型權重量化 （2）sparsification：模型權重稀疏 （3）channel pruning ...
【翻譯】借助 NeoCPU 在 CPU 上進行 CNN 模型推理優化
這篇文章介紹了基於 TVM 改進的 NeoCPU 方案，在 CPU 上進行 CNN 模型推理優化 ...
深度學習模型移植的移動端框架總結
公司這邊使用自己開發的CNN庫，下面列出各大公司使用的CNN庫。 之前調研過NCNN和FeatureCNN 1. ncnn 是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架 2. ncnn 從設計之初深刻考慮手機端的部署和使用 3. 無第三方依賴，跨平台、手機端Cpu ...
深度學習推理框架
深度學習框架直接得到的模型太重,在移動端及CPU上直接部署不合適,因此將訓練出的模型通過推理框架部署. 推理框架包括:模型優化器和推理引擎兩部分. 推理框架選擇: 帶GPU的桌面系統，用TensorRt. nvidia自家的，還有量化 手機上選擇，Tvm ,ncnn等arm ...
關於深度學習的優化方法
關於深度學習的優化方法(On Optimization Methods for Deep Learning) 摘要 在訓練深度學習時我們的主要方法是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent methods , SGDs)。盡管它易於實現，但SGDs調整困難 ...